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萊森光學(xué):激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)對水稻產(chǎn)地識別研究

來源: 發(fā)布時間:2025-01-21

激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)對水稻產(chǎn)地識別研究

水稻是中國主要糧食作物,而水稻品質(zhì)與其生長的外部環(huán)境如土壤特性、氣候、日照時間和灌溉水等環(huán)境息息相關(guān),***水稻的產(chǎn)地區(qū)域面積有一定地域限制,因此水稻可看成為是一個明顯的地理標(biāo)志物。市場常出現(xiàn)一些假冒或者貼牌的****水稻出售,損害了水稻品牌,降低了消費者的水稻品質(zhì)保障,并且擾亂了市場穩(wěn)定性,因此對于水稻產(chǎn)地快速識別技術(shù)的需求十分迫切。

在激光誘導(dǎo)擊穿光譜技術(shù)具有多成分同時探測分析、快速、在線定性分析及定量檢測等特點。水稻產(chǎn)地溯源研究方面,在前期農(nóng)作物產(chǎn)地溯源研究基礎(chǔ)上,采用LIBS技術(shù)結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法,對同一品種水稻的不同水稻產(chǎn)地進行快速識別研究。

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一、實驗內(nèi)容

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圖1 激光誘導(dǎo)擊穿水稻光譜實驗裝置

在相同實驗條件下,獲得五個產(chǎn)地的水稻LIBS光譜信號。實驗過程中,為了防止水稻樣品表面過度激光燒蝕,將壓制成片的水稻樣品固定在三維平移臺上“弓”狀勻速運動,使每發(fā)激光脈沖作用在新的位置。為了降低激光脈沖能量抖動對水稻LIBS光譜穩(wěn)定性的影響,采用100個脈沖進行LIBS光譜平均。實驗工作是在標(biāo)準(zhǔn)大氣壓、室內(nèi)溫度為25℃、空氣相對濕度為35%的環(huán)境下開展。

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圖2 水稻LIBS光譜(產(chǎn)地依次為大安、公主嶺、前郭、松原、洮兒河)

水稻內(nèi)的元素含量與產(chǎn)地土壤特性、日照條件以及灌溉水質(zhì)有關(guān),水稻LIBS光譜強度的差異性,可反映出水稻的產(chǎn)地屬性,因此選取多條元素LIBS特征光譜信息可對水稻產(chǎn)地進行識別。

表1 水稻LIBS特征譜線

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在實驗過程中,受到激光脈沖能量抖動、空氣流動和樣品壓制不均勻等因素影響,導(dǎo)致水稻LIBS光譜譜線強度間**值存在一定的差異,從而削弱譜線強度相對低的元素作用。

在實驗過程中,受到激光脈沖能量抖動、空氣流動和樣品壓制不均勻等因素影響,導(dǎo)致水稻LIBS光譜譜線強度間**值存在一定的差異,從而削弱譜線強度相對低的元素作用。

1.水稻產(chǎn)地聚類

表2 水稻產(chǎn)地識別機器學(xué)習(xí)算法模型結(jié)果對比

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2.1水稻產(chǎn)地聚類

在進行水稻產(chǎn)地聚類分析過程中,由于LIBS特征光譜譜線數(shù)據(jù)變量之間具有強相關(guān)性,導(dǎo)致LIBS特征信息重疊從而降低水稻產(chǎn)地聚類分析精度。主成分分析(principacomponentanalysis,PCA)是將相關(guān)的變量綜合為一個或少數(shù)幾個主成分的非監(jiān)督學(xué)習(xí)算法,因此采用PCA對水稻LIBS的選擇16條元素特征譜線進行降維,除去水稻LIBS光譜中相關(guān)性較強的多余特征信息,從而實現(xiàn)水稻產(chǎn)地聚類分析,為水稻產(chǎn)地的識別莫定基礎(chǔ)。

2.2水稻產(chǎn)地識別

水稻LIBS光譜數(shù)據(jù)經(jīng)PCA降維后,由水稻產(chǎn)地聚類分析結(jié)果表明,部分產(chǎn)地聚類有一定的空間重疊,不能有效分開,因此需要結(jié)合機器學(xué)習(xí)算法來對水稻產(chǎn)地進行精確快速識別。

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圖3 結(jié)合LIBS和機器學(xué)習(xí)的水稻產(chǎn)地識別混淆矩陣

2.結(jié)論

結(jié)合LIBS光譜技術(shù)和PCA-Bagged Trees、PCA-Weigh-ted KNN、PCA-Quadratic SVM和PCA-Coarse Gaussian SVM四種機器學(xué)習(xí)算法對同一水稻品種的五個水稻產(chǎn)地進行了識別研究。基于主成分分析對水稻LIBS光譜進行降維,獲得水稻產(chǎn)地聚類分析散點圖,發(fā)現(xiàn)具有較好的空間聚類效果。


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